4.6Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)--

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前言

今天我们学习的是直方图，导入的函数是：

plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y)

（一）直方图

（1）说明：

pyplot.``hist(x, bins=None, density=None,……*kwargs)

常见的参数属性

具体参考：官网说明文档

属性	说明	类型
x	数据	数值类型
bins	条形数	int
color	颜色	"r","g","y","c"
density	是否以密度的形式显示	bool
range	x轴的范围	数值元组（起，终）
bottom	y轴的起始位置	数值类型
histtype	线条的类型	"bar":方形，"barstacked":柱形,<br />"step":"未填充线条"<br />"stepfilled":"填充线条"
align	对齐方式	"left":左，"mid":中间，"right":右
orientation	orientation	"horizontal":水平，"vertical":垂直
log	单位是否以科学计术法	bool

（2）源代码：

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
mu = 100  # 均值
sigma = 20  # 方差
# 2000个数据
x = mu + sigma*np.random.randn(2000)


# 画图 bins:条形的个数， normed：是否标准化
plt.hist(x=x, bins=10)


# 展示
plt.show()

（3）输出效果：

默认：y轴是个数

01.png

改：plt.hist(x=x, bins=10, density=True)

y轴是频率

02.png

（二）双直方图

（1）说明：

pyplot.``hist2d(x, y, bins=10, **kwargs)

常见的参数属性

具体参考：官网说明文档

x	x坐标
y	y坐标
bins	横竖分为几条

（2）源代码：

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.random.randn(1000)+2
y = np.random.randn(1000)+3

# 画图
plt.hist2d(x=x, y=y, bins=30)

# 展示
plt.show()

（3）输出效果：

03.png

作者：Mark

日期：2019/02/13 周三